企业综合自动化第一章.ppt

过程操作优化的含义 不修改工艺流程、不增加生产设备 通过寻优计算出使目标函数达到最优，同时又满足各项生产规定要求的决策变量 使整个生产过程处于最佳运行状态 实现过程优化的技术难点在于: 1、建立过程的稳态数学模型（1）过程模型——从数学上把过程变量联系起来，客观上近似描述生产过程特性（2）“优化模型”或称“经济模型”——从数学上把经济方面的因素联系起来，如将目标函数定为要求利润最大，能量最省或成本最小等。 2、优化算法求解（大规模、速度、病态等） 过程模型的特点 — 变量多、关系复杂、且往往是非线性的 — 过程模型最基本的形式为y=f(u) 式中 y, u——过程的输出与输入向量f——为任意形式的函数向量建模是一件很困难的工作，通常采用机理法、统计法以及人工神经元网络等方法建模。 操作条件的优化： 企业综合自动化 1.5 操作优化由于实际操作的条件不可能完全符合设计条件，如原料成分变化，负荷低于或高于设计负荷，季节对环境温度的影响等，必须根据环境和条件的变化来控制各个变量，以使整个过程的目标函数达到最优。 例如：对精馏塔，如何找到最优的回流比和压力；对反应器，如何找到最优的反应器问题及再循环比等。可以通过过程数学模型和经济模型联合计算出来，可以离线进行（定期进行，结果指导生产），也可以在线进行（随时根据现场仪表的信息进行计算） 最优操作参数 指关键控制系统的设定值：如精馏塔最优回流比、最大产品收率、反应器的最佳反应温度等 企业综合自动化 1.5 操作优化 企业综合自动化 1.5 操作优化 集中优化的概念： 整体优化命题比较大，维数高，因此系统的执行频率较低 集中优化存在许多缺点：集中优化就是将整个生产装置联合成一个最优化问题。运用集中优化方法必须建立全装置的稳态数学模型，然后用一种寻优方法实时地求得整体最优解。 整体数学模型的总精度很难保证 算法的鲁棒性差 目前国际上比较流行、且取得很大成功得大规模系统的在线优化是所谓的分散优化 企业综合自动化 1.5 操作优化 分散优化 ：分散优化在没有进行整体协调的情况下得到的结果不是整体最优的 分散优化的优点： 系统的执行频率大大提高 在线模型就有可能更加精确 模型的维数少，因此在线修正比较容易 分散优化的针对性比较强，因而系统维护比较直观、方便 对局部的单元模型还有可能采用一些非定量的算法，如：专家系统、模糊最优化等等 企业综合自动化 1.5 操作优化 大规模系统的优化 大系统的优化计算在工业上尚未得到普遍的应用，原因： 对于大规模的实际工程系统，很难用数学形式正确地描述系统的目标函数； 建立大系统的模拟系统并进行优化计算需要投入相当的人力和物力，需要有一定的开发时间； 目前的优化计算，主要是针对给定的外界条件，给定的状态参数而言的； 但是所选定的系统规模越大，优化后可带来的经济效益就越可观 大系统优化方法的研究和开发1）****分解与协调法2）可行路径法3）不可行路径法 企业综合自动化 1.5 操作优化 最理想的结果：建立全装置的稳态数学模型，然后用一种寻优方法实时地求得整体的最优解。 解决方案：将整体数学模型进行了适当简化，在优化算法上提出了分解—协调算法。 企业综合自动化 1.5 操作优化 分解—协调算法：这种算法的基本思路是将一个复杂系统S分解成一定数量的子系统Si(i＝l，…，n)，对规模较小、参数维数较少的子系统局部求解并加以协调，最终使[S1,…,Sn]的解等价于大系统S的解。 目前在计算速度及优化算法方面都有了突飞猛进的发展。优化算法——如SQP、GRC等优秀的优化算法的提出计算速度——据报导,现在已能对9万个工艺变量，几十个操纵变量的问题进行寻优计算 目的——是为了缩短求解整体最优解的时间。 企业综合自动化 1.5 操作优化 优化方法分类：根据优化实施的方式，优化方法有离线优化和在线优化之分。 离线优化又称一次性优化，它建立在一个阶段的数据收集、分析、仿真的基础上，在最优操作条件确定后，通过调整控制系统的设定值施加于生产。因此离线优化是开环的，易于工业实现。 模型过度简化或模型参数不准——操作指导 多阶段的数据收集和模型校正——提高模型精度——起到优化效果。 在线优化：如果数据采集、模型校正、优化计算和根据优化结果调整控制系统设定值都能闭环自动实施，这种优化策略就是在线优化。 企业综合自动化 1.5 操作优化 企业综合自动化 1.5 操作优化 企业综合自动化 1.5 操作优化 企业综合自动化 1.5 操作优化 生产过程优化模型对于大规模工程系统，其状态变量的维数、状态方程以及约束条件的个数非常多，一般地，将系统的状态方程分为两类。 描述过程系统必须遵循的基本规律，如质量平衡、能量平衡、